大資料時代已來，開發者該如何出擊？

人工智慧、大資料、物聯網、區塊鏈作為當今資訊化發展的新興技術，離我們的生活越來越近，他們之間也存在著本質的聯絡，如果將它們看做是我們身體，大資料則是這些觸覺到外部資訊的儲存集合，而資料庫則好比人的大腦的記憶系統，沒有了資料庫就沒有了記憶系統。

資料指數級增長時代已經來臨

易安信公佈的第三期全球資料保護指數調查結果顯示，資料量呈現爆炸式增長，增幅達569%。權威資料顯示，預計2020年，我國大資料市場規模將超過8000億元，未來中國將成為全球資料中心。IT技術的持續創新促使大資料時代加速到來，在此大背景下，資料成為關鍵的生產要素，預計到2020年，全球的資料總量將達到40ZB，中國的資料量將佔全球資料總量的20%，成為世界第一大資料資源大國。

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顯然，資料正呈現指數級增長，與此同時所帶來的在儲存、查詢、分析、挖掘等方面的需求不斷激增。當業務規模越來越大，資料越來越多，資料庫的出現將為爆炸式增長的資料帶來更多希望。但是，我們不得不面對的一個現實問題是傳統資料處理系統已不堪重負，資料庫效能問題已成為了系統穩定執行的主要瓶頸。

大資料挑戰下的儲存之路

不難發現，海量資料的生成對社會帶來的衝擊與變革是前所未有的。對於企業而言，如何採集與利用海量資料成為構建競爭優勢的新維度。然而在機遇面前，挑戰也不小。

首先，資料型別繁多。隨著業務應用的快速發展，相對於以往便於儲存的以文字為主的結構化資料，非結構化資料越來越多，包括網路日誌、音訊、影片、圖片、地理位置資訊等，且大量多型別的企業資料正以PB級單位爆發式增長，這在為企業分析策略提供資料基礎的同時，也給企業資料庫帶來了前所未有的壓力，這些多型別的資料對資料的處理能力提出了更高要求；其次，價值密度低。通常來說，價值密度的高低與資料總量的大小是成反比的，如何在海量的資料中提取具有高價值的部分，成為大資料時代下亟需解決的難題；最後，處理速度的快慢。根據IDC報告，預計到2020年，全球資料使用量將達到35.2ZB，在如此海量的資料面前，處理資料的效率就意味著企業是否具備相應能力與競爭力。

隨著資料的增長，隨之而來的是儲存資料遇到的困難與挑戰，顯然，傳統資料系統已無法滿足以上需求，只有讓後臺資料庫適應業務模式的變革與升級，以此來滿足資料量爆增所帶來種種需求，才能讓企業在大資料時代得以立足。此時，資料庫的架構設計與效能最佳化顯得更加刻不容緩。